Cursos de Introduction to Artificial Intelligence (AI)

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que deseen crear aplicaciones impulsadas por IA utilizando el marco LangChain.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
• Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
• Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
• Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de LangChain.
• Instale y configure el entorno de LangChain.
• Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
• Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.

H2O AutoML is an artificial intelligence platform that automates the process of building, selecting and optimizing large numbers of machine learning models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use H2O AutoML to automate the process of building and selecting the best machine learning algorithm and parameters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Automate the machine learning workflow.
• Automatically train and tune many machine learning models within a specified time range.
• Train stacked ensembles to arrive at highly predictive ensemble models.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales del aprendizaje automático que desean usar Auto-sklearn para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
• Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión mientras evita las tareas más tediosas de seleccionar, entrenar y probar diferentes modelos.
• Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, así como a personas menos técnicas que deseen utilizar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Automatice el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
• Busque automáticamente los mejores parámetros para los modelos de aprendizaje profundo.
• Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
• Utilice el poder del aprendizaje automático para resolver problemas empresariales del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de visión por computadora que deseen aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la Difusión Estable y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Cree y entrene modelos de difusión estable para tareas de generación de imágenes.
• Aplique Difusión estable a diversos escenarios de generación de imágenes, como pintura interior, pintura exterior y traducción de imagen a imagen.
• Optimice el rendimiento y la estabilidad de los modelos de Stable Diffusion

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.
• Implemente modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
• Optimice el rendimiento y la escalabilidad para grandes conjuntos de datos y modelos complejos.
• Ajuste los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo.
• Integre Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que deseen comprender cómo funciona AlphaFold y usar modelos AlphaFold como guías en sus estudios experimentales.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Aprenda cómo funciona AlphaFold.
• Aprenda a interpretar AlphaFold las predicciones y los resultados.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar TensorFlow Lite para implementar modelos de aprendizaje profundo en dispositivos integrados.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instala y configura Tensorflow Lite en un dispositivo integrado.
• Comprender los conceptos y componentes subyacentes TensorFlow Lite.
• Convierta los modelos existentes al formato TensorFlow Lite para ejecutarlos en dispositivos integrados.
• Trabaje dentro de las limitaciones de los dispositivos pequeños y TensorFlow Lite, mientras aprende a ampliar el alcance de las operaciones que se pueden ejecutar.
• Implemente un modelo de aprendizaje profundo en un dispositivo integrado que ejecute Linux.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar TensorFlow Lite para desarrollar aplicaciones móviles con capacidades de aprendizaje profundo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar TensorFlow Lite.
• Comprende los principios detrás de TensorFlow, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
• Cargue modelos de TensorFlow en un dispositivo Android.
• Habilite la funcionalidad de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, como la visión artificial y el reconocimiento de lenguaje natural en una aplicación móvil.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean escribir, cargar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos integrados muy pequeños.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar TensorFlow Lite.
• Cargue modelos de aprendizaje automático en un dispositivo integrado para permitirle detectar voz, clasificar imágenes, etc.
• Agregue IA a los dispositivos de hardware sin depender de la conectividad de red.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar TensorFlow Lite para desarrollar aplicaciones móviles iOS con capacidades de aprendizaje profundo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar TensorFlow Lite.
• Comprende los principios detrás de TensorFlow y el aprendizaje automático en dispositivos móviles.
• Cargue modelos de TensorFlow en un dispositivo iOS.
• Ejecute una aplicación iOS capaz de detectar y clasificar un objeto capturado a través de la cámara del dispositivo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a investigadores y desarrolladores que deseen usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
• Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
• Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha GPUs para obtener un alto rendimiento.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores o científicos de datos que deseen usar Horovod para ejecutar capacitaciones de aprendizaje profundo distribuidas y escalarlas para que se ejecuten en varias GPU en paralelo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a ejecutar entrenamientos de aprendizaje profundo.
• Instala y configura Horovod para entrenar modelos con TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet.
• Escale el entrenamiento de aprendizaje profundo con Horovod para ejecutarlo en varias GPU.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean acelerar las aplicaciones de aprendizaje automático en tiempo real e implementarlas a escala.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale el kit de herramientas OpenVINO.
• Acelere una aplicación de visión artificial mediante una FPGA.
• Ejecute diferentes capas de CNN en la FPGA.
• Escale la aplicación en varios nodos de un clúster de Kubernetes.